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title: "Tablero Estadisticas Policiales"
author: "Andy Johel Valverde Ledezma"
date: "10/07/2022"
output:
  flexdashboard::flex_dashboard:
    theme: sandstone
    orientation: rows
    social: menu
    source_code: embed
---

```{r carga de paquetes, message=FALSE, warning=FALSE}
library(flexdashboard)
library(dplyr) 
library(sf) 
library(DT) 
library(plotly) 
library(leaflet) 
library(raster) 
library(ggplot2) 
library(rgdal)
library(tidyverse)
library(stringi)
library(ggthemes)
library(lubridate)
```

```{r carga de datos, message=FALSE, warning=FALSE}
# Carga de datos policiales
delitos <-
  readxl::read_excel(path = "estadisticaspoliciales2021.xls")

# Carga de datos de cantones
cantones <-
  st_read(
    dsn = "cantones_simplificados.geojson",
    quiet = TRUE
  ) %>%
  st_transform(4326)
```

```{r Unión de Datos, message=FALSE, warning=FALSE}
cantones <-
  cantones %>%
  mutate(canton_normalizado = tolower(stri_trans_general(canton, id = "Latin-ASCII")))
delitos <-
  delitos %>%
  mutate(canton_normalizado = tolower(stri_trans_general(Canton, id = "Latin-ASCII")))


delitos <-
  delitos %>%
  mutate(Canton = if_else(Canton == "LEON CORTES", "LEON CORTES CASTRO", Canton)) %>%
  mutate(Canton = if_else(Canton == "VASQUEZ DE CORONADO", "VAZQUEZ DE CORONADO", Canton))
delitos <-
  delitos %>%
  mutate(canton_normalizado = tolower(stri_trans_general(Canton, id = "Latin-ASCII")))

# Unimos los Datos
delitos <-
  delitos %>%
  left_join(
    dplyr::select(
      st_drop_geometry(cantones),
      cod_canton,
      canton_normalizado
    ),
    by = "canton_normalizado",
    copy = FALSE,
    keep = FALSE
  )


# Conteo de registros por código de cantón
delitos_x_canton <-
  delitos %>%
  count(cod_canton, name = "delitos")
# Unión de cantidad de delitos por cantón a cantones
cantones_delitos <-
  cantones %>%
  left_join(
    delitos_x_canton,
    by = "cod_canton",
    copy = FALSE,
    keep = FALSE
  )
```

Mapa y Tabla
=======================================================================

Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------

### **Fuente de los datos: [Instituto Geográfico Nacional (IGN)](http://geos.snitcr.go.cr/be/IGN_5/wfs)**
### **Fuente de los datos: [Organismo de Investigación Juficial (OIJ)](https://sitiooij.poder-judicial.go.cr/index.php/ayuda/servicios-policiales/servicios-a-organizaciones/indice-de-transparencia-del-sector-publico-costarricense/datos-abiertos)**

Column {data-width=650}
-----------------------------------------------------------------------

### Mapa

```{r}
# Paleta de colores para los mapas
colores_cantones_delitos <-
  colorNumeric(palette = "Reds",
               domain = cantones_delitos$delitos,
               na.color = "transparent")

# Mapa leaflet de delitos en cantones
leaflet() %>%
  addTiles(group = "OpenStreetMap") %>% 
  addProviderTiles(providers$Esri.WorldImagery, group = "ESRI") %>%
  addPolygons(
    # capa de polígonos
    data = cantones_delitos,
    fillColor = ~ colores_cantones_delitos(cantones_delitos$delitos),
    fillOpacity = 0.8,
    color = "black",
    stroke = TRUE,
    weight = 1.0,
    popup = paste(
      # ventana emergente
      paste(
        "Cantón:",
        cantones_delitos$canton
      ),
      paste(
        "Delitos:",
        cantones_delitos$delitos
      ),
      sep = '
'
    ),
    group = "Delitos en cantones"
  ) %>%
  addLayersControl(
    # control de capas
    baseGroups = c("OpenStreetMap", "ESRI"),
    overlayGroups = c("Delitos en cantones")
  ) %>%
  addLegend(
    # leyenda
    position = "bottomleft",
    pal = colores_cantones_delitos,
    values = cantones_delitos$delitos,
    group = "Delitos",
    title = "Cantidad de delitos"
  )
```

### Tabla 

```{r}
delitos %>%
  dplyr::select(Delito,
                Fecha,
                Victima,
                Edad,
                Genero,
                Provincia,
                Canton) %>%
  mutate(Fecha = as.Date(Fecha, format = "%d/%m/%Y")) %>%
  datatable(
    options = list(
      pageLength = 15,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
    ),
    colnames = c(
      # encabezados de las columnas
      "Delito",
      "Fecha",
      "Víctima",
      "Edad",
      "Género",
      "Provincia",
      "Cantón"
    )
  )
```

Gráficos
=======================================================================

Row
----------------------------------------------------------------------

### Cantidad de Delitos por Tipo de Delito

```{r}
Cantidad_de_delito_por_tipo <-
  delitos %>%
  count(Delito) %>%
  ggplot(aes(x = reorder(Delito, n), y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  ggtitle("Cantidad de Delitos por tipo de Delito") +
  xlab("Tipo de Delito") +
  ylab("Cantidad") +
  coord_flip() +
  theme_hc()
Cantidad_de_delito_por_tipo %>%
  ggplotly() %>%
  config(locale = "es")
```

### Cantidad de Delitos por Tipo de Víctima

```{r}
Cantidad_de_delito_por_victima <-
  delitos %>%
  count(Victima) %>%
  ggplot(aes(x = reorder(Victima, -n), y = n)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  ggtitle("Cantidad de Delitos por tipo de Víctima") +
  xlab("Tipo de Víctima") +
  ylab("Cantidad") +
  theme_hc()
Cantidad_de_delito_por_victima %>%
  ggplotly() %>%
  config(locale = "es")
```

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Cantidad de Delitos por mes

```{r}
delitos$Mes <- month(delitos$Fecha, label = TRUE, abbr = FALSE)
Cantidad_Delitos_Mes <-
  ggplot(data= delitos, aes(x = Mes)) +
  geom_bar( ) +
  ggtitle("Cantidad de Delitos en el 2021 (Mesuales)") +
  xlab("Meses") +
  ylab("Cantidad de Delitos") +
  theme_hc()
# Gráfico plotly
Cantidad_Delitos_Mes %>%
  ggplotly() %>% 
  config(locale = 'es') 
```

### Proporción de Género por Tipo de Delito

```{r}
Proporcion_de_Genero_por_Delito <-
  delitos %>%
  ggplot(aes(x = Delito, fill = Genero)) +
  geom_bar(position = "fill") +
  ggtitle("Proporciones de Género por tipo de Delito") +
  xlab("Delito") +
  ylab("Proporción") +
  labs(fill = "Género") +
  coord_flip() +
  theme_minimal()
ggplotly(Proporcion_de_Genero_por_Delito) %>% config(locale = 'es')
```